基于行為金融學的ipo抑價分析(編輯修改稿)
2025-06-12 20:54 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 2021）提出的相對定價效率標準方法來檢驗我國中小板市場的定價效率。在 IPO定價效率的實證分析中，本文構(gòu)造了如下對數(shù) 線性回歸模型： HYkZSkFEkV OLkA L RkE P SkR OEkTAkcP 87654321 lnlnlnlnlnlnlnln ????????? ）（）（）（）（）（）（）（）（ 進行回歸后由于存在自相關(guān)，經(jīng)修正調(diào)整后得到表 3： 表 3：模型調(diào)整后回歸結(jié)果與檢驗 回歸結(jié)果顯示，兩個回歸方程的 F值分別為 和 ，對應(yīng)的 P值都為 0，顯示回歸模型通過檢驗。發(fā)行價回歸模型的修正 R2達到 ，遠高于收盤價回歸模型的 ，這表明發(fā)行價格較市場價格更能反映公司的內(nèi)在價值。對兩個回歸方程分別進行 white 異方差檢驗，得到的 F值分別為 和 ，對應(yīng)的 P 值均大于 5%，這顯示回歸方程很好地消除了異方差性。 由回歸結(jié)果可知，凈資產(chǎn)收益率（ ROE）、每股收益（ EPS）、發(fā)行費用（ FE）、中小板指數(shù)（ ZS）與 IPO 抑價率正相關(guān)，發(fā)行數(shù)量（ VOL）與 IPO 抑價率負相關(guān)。行業(yè)屬性指標通過了顯著性檢驗，且回歸系數(shù)為正，表明新股定價確實存在行業(yè)偏見，高科技行業(yè)往往發(fā)行價格較高。 綜上分析，筆者認為詢價制背景下，我國中小板的新股定價效率較高，不存在明顯的定價被低估情形，那么造成我國中小板市場高抑價的原因并非由于低定價，而是由于二級市場的投機行為。 （四）對中小板 IPO 抑價影響因素的回歸分析 基于行為金融學的 IPO 抑價理論分析 ，選擇投資者認知偏差和投資者情緒代理指標，構(gòu)造回歸分析方程，來研究 IPO抑價影響因素。 主要變量。 選擇 IPO 絕對抑價率作為被解釋變量，并選取 11個變量作為解釋變量。其中，基本面指標包括凈資產(chǎn)收益率（ ROE）、資產(chǎn)負債率（ ALR）；情緒指標包括首日換手率（ TR）、上市首日中小板指數(shù)回報率（ IR）、上市日前 20 個交易日中小 板指數(shù)回報率（ ER）、發(fā)行前 5 個 IPO 的平均抑價率（ AR5）；企業(yè)發(fā)行相關(guān)指標中簽率（ ZQ）、發(fā)行市盈率（ PE）、實際募資額（ FR）、發(fā)行日至上市日間隔天數(shù)（ JG）；虛擬變量選擇行業(yè)屬性（ HY）指標。 解釋變量的統(tǒng)計性描述。 11 個解釋變量的統(tǒng)計性描述如表 4所示。 表 4：解釋變量的統(tǒng)計 性描述（共 642 個樣本） 由于選取的解釋變量較多，達到 11 個，因此，我們選擇多元逐步回歸分析法進行回歸分析。經(jīng)修正調(diào)整后，回歸結(jié)果如表 5 所示。 表 5：中小板自相關(guān)調(diào)整模型回歸結(jié)果 表 5顯示，回歸方程的 F值為 ，對應(yīng) P 值為 0，表明回歸方程顯著。此外， DW值為 ，表明方程自相關(guān)問題得到很好的解決。 因此，多元線性回歸最終得到的回歸方程為： Y=++++
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